@Francis, agnotologue
Oui mais,
l’intelligence artificielle a besoin de valeurs initiales judicieusement choisies des poids synaptiques, du nombre
de connexions et de la distance des connexions pour que le processus itératif
d’ajustement converge. Sinon, rien ne
garantit la convergence.
Il y a plein d’algorithmes mathématiques itératifs
où la capacité de trouver une solution dépend critiquement du choix des conditions
initiales, par exemple quand on résout des systèmes linéaires d’équations
algébriques ou en calcul génétique. Donc, on revient toujours à la même
question, y compris pour le problème particulier de la reconnaissance d’images
par réseau de neurones : l’ordinateur a été programmé par l’humain (en
définissant l’algorithme, car le réseau ne fait qu’exécuter un algorithme) et des
conditions initiales.
Il y a nombre d’exemples de métaheuristiques où l’on ne
sait pas pourquoi (selon les conditions initiales), un processeur itératif
converge ou pas vers une solution. C’est aussi le problème de prédire la
capacité d’un système multiagents à exécuter une tâche collective en fonction
des informations échangées entre agents. Et ce n’est pas l’ordinateur qui donne
des solutions.
Un collègue travaillant en IA dit avec humour : En IA, il y a
(pour le moment) beaucoup d’artificiel et peu d’intelligence. Bon.... je
propose d’arrêter la discussion. Disons que nous sommes riches de nos
différences.